UiPath Documentation
process-mining
2021.10
true

Process Mining-Benutzerhandbuch

Letzte Aktualisierung 5. Mai 2026

Erstellen Sie ein anonymisiertes Dataset

Einleitung

In UiPath Process Mining ist es möglich, Datasets zu anonymisieren, um sie für Entwicklungs-, Test- oder Demozwecke zu verwenden.

Sie können ein produktionsähnliches Dataset erstellen, das basierend auf Ihrem Eingabe-Dataset immer noch repräsentativ und nützlich ist. Die Daten werden anonymisiert, um die Privatsphäre der Personen zu schützen, die durch die Daten repräsentiert werden.

In AppOne sind die Anonymisierungsoptionen standardmäßig festgelegt.

Wichtig:

Es wird dringend empfohlen, die Anonymisierungsoptionen vor dem Exportieren des Datasets zu überprüfen, wenn Sie strenge Regeln für die Anonymisierung haben.

Erstellen eines anonymisierten Datasets

Bevor Sie ein anonymisiertes Dataset in UiPath Process Mining erstellen, müssen Sie bestimmen, welche Attribute Ihres Eingabe-Datasets anonymisiert werden müssen und definieren, wie die Werte dieser Attribute im anonymisierten Dataset angezeigt werden müssen.

Das Erstellen eines anonymisierten Datasets in UiPath Process Mining besteht aus zwei Schritten.

  1. Legen Sie die entsprechenden Anonymisierungsoptionen für alle Datenquellenattribute der Eingabetabellen fest, die anonymisiert werden müssen.
  2. Exportieren Sie das Dataset auf Ihren Computer und verteilen Sie es.

Anonymisierungsoptionen

Für jedes Datenquellenattribut Ihres Eingabe-Datasets können Sie definieren, wie die Werte im resultierenden Dataset sichtbar sein müssen.

Hinweis:

Sie müssen eine Anonymisierungsoption für jedes Datenquellenattribut der Eingabetabelle auswählen, die mindestens ein Datenquellenattribut enthält, das anonymisiert werden muss. Wenn Sie nicht möchten, dass ein bestimmtes Attribut anonymisiert wird, wählen Sie die Option Ursprüngliche Werte aus.

Im Dialogfeld Datenquellenattribut bearbeiten können Sie den anwendbaren Anonymisierungstyp für das Datenquellenattribut auswählen. Siehe Abbildung unten.

Dokumentationsbild

In der folgenden Tabelle werden die verfügbaren Optionen für die Anonymisierung beschrieben.

OptionBeschreibung
Nicht festgelegtDie Anonymisierungsoption ist für dieses Datenquellenattribut nicht festgelegt.
Ursprüngliche WerteDie ursprünglichen Werte des datasource-Attributs werden im Ergebnis-Dataset angezeigt. Sie können diese Option für Attribute verwenden, die nicht anonymisiert werden müssen.
NullDie Werte des datasource-Attributs werden im Ergebnis-Dataset gelöscht, dh auf NULL festgelegt.
MischenDie eindeutigen Werte des Datenquellenattributs werden zufällig zwischen den Datensätzen im Ergebnis-Dataset gemischt.
Zeichenfolge plus ID (über vollständige Anwendung)Die eindeutigen Werte des Datenquellenattributs werden durch die im Feld Präfix eingegebene Zeichenfolge gefolgt von einer Zahl ersetzt. Diese Option gilt für alle Tabellen im Dataset, die denselben Wert haben. Im Ergebnis-Dataset haben die entsprechenden Werte in allen Tabellen dasselbe Präfix.
Hashwerte (über vollständige Anwendung)Die eindeutigen Werte im Datenquellenattribut werden durch einen generierten Hashcode ersetzt. Beispielsweise kann eine Benutzer-ID durch einen zufälligen Hashcode ersetzt werden. Diese Option gilt für alle Tabellen im Dataset, die denselben Wert haben. Im Ergebnis-Dataset haben die entsprechenden Werte in allen Tabellen die gleichen Hash-Werte, was Ihnen ermöglicht, die Tabellen zu vergleichen.
Ausdruck pro Wert verwendenDie Werte des Ergebnis-Dataset-Attributs werden mithilfe eines Aggregatausdrucks festgelegt.
Ausdruck pro Datensatz verwendenDie Werte des Ergebnis-Dataset-Attributs werden mithilfe eines Ausdrucks pro Datensatz festgelegt.
Wichtig:

Das Festlegen von Anonymisierungsoptionen für Attributwerte wirkt sich auf die Ergebnisse von Ausdrücken oder Metriken aus, in denen die Attribute verwendet werden. Seien Sie auch vorsichtig bei der Anonymisierung von Attributen, die in Verknüpfungsausdrücken auftreten.

Beispiele

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Ergebnis-Datasets bei Verwendung der verschiedenen Optionen

Ursprüngliche WerteNullSuffle-WerteZeichenfolge+IDHashAusdruck pro Wert (* 8)Ausdruck pro Datensatz (<number_attribute> * 3)
1,00Null4,00Betrag 12jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=8,008,00
1,00Null4,00Betrag 12jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=8,0012,00
1,00Null4,00Betrag 12jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=8,003,00
2,00Null1,00Betrag 2vlWAYkKWAYkrSw0yVb/saAshZ16,009,00
4,00Null8,00Betrag 3l5rSw0yVb/2jmj7vlWAYkK/YBwk=32,006,00
8,00Null2,00Betrag 4Sw0WAYkWAYk l5rSw0yVb/zzZa64,0012,00

Festlegen von Anonymisierungseinstellungen

Führen Sie diese Schritte aus, um die Anonymisierungseinstellungen für die Datenquellenattribute zu definieren.

SchrittAktion
1Wechseln Sie in der Entwickleroberfläche zur Registerkarte Daten .
2Doppelklicken Sie auf das Datenquellenattribut, für das Sie Anonymisierungseinstellungen definieren möchten.
3Wechseln Sie zum Abschnitt Anonymisierung des Dialogfelds Datenquelle bearbeiten .
4Wählen Sie den anwendbaren Anonymisierungstyp für dieses Datenquellenattribut aus der Dropdownliste Typ aus.
5Wiederholen Sie die Schritte 1 bis 4 für jedes Datenquellenattribut Ihres Eingabe-Datasets, das Sie verschlüsseln oder entfernen möchten.

Exportieren Sie das Dataset

Führen Sie diese Schritte aus, um das anonymisierte Dataset zu exportieren.

Schritt

Aktion

1

Klicken Sie auf das Logo-Symbol und wählen Sie Erweitert -> Eingabe-Dataset exportieren… aus.

Das Dialogfeld Dataset exportieren wird angezeigt.

2

Wählen Sie die Option Daten anonymisieren aus.

Hinweis: Der Dataset-Name wird mit Anonymized erweitert.

3

Klicken Sie auf Herunterladen , um das anonymisierte Dataset auf Ihren Computer herunterzuladen.

4

Verteilen Sie die ZIP-Datei. Datei.

Wichtig:

Anonymisierung ist nur für Eingabetabellen verfügbar (Verbindungszeichenfolgen-Tabellen und Join-Tabellen). Sie können sie nicht für Systemtabellen oder persistente Tabellen verwenden. Anonymisierung ist auch bei Tabellen, die Live-Daten verwenden, nicht möglich.

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